据福布斯报道说，“数据驱动的决策越来越受欢迎。 而在过去的几年里，分析师们一直在使用像Excel这样的软件来分析数据，只有学者才会转向SPSS，Stata等工具，但现在这种情况正在改变。 Python已经成为初学者学习编程的首选语言，它简单直接，而且有很多已经建立起来的免费资源，学起来很容易上手。
在2017年 Python 可是“出了好大一阵风头”！ 该语言发展趋势，令人难以忽视。
高盛曾对全球2500名在高盛工作的夏季Intern进行了调查，想了解现在80、90后对生活和工作习惯的选择、对未来的预期等等。当被问到你认为“哪个语言在未来会更重要”时，在被调查的全球2500名夏季实习生中，有72%的人选择了Python，28%选了Mandarin（中文普通话）。
大家不禁要问：
为什么Python如此重要？
为什么大部分的高盛实习生都强调了Python的重要性？
01
关于Python的行业三问
1. 现状及未来 
  • Python与人才需求：现在美国数据分析行业整体趋势下对中国学生是友好的，绝大部分企业尤其是科技公司都接收H1b学生。而根据Glassdoor统计，这类行业中招聘职位中例如Statistics、Mathematics，甚至一些金融岗位、市场营销岗位等，都有“至少具备一项programming技能”的要求。
  • Python与薪资趋势：工资随着工作年限的增长成直线增长（具体可见xxx）
2. Python为什么这么火？
数据分析类岗位包括Business Analyst, Business Intelligence Engineer, Data Scientist, Machine Learning Scientist最近几年越来越多的出现在各种行业。诸多公司都开始转换到用数据制定决策的策略。业界主要使用的语言包括SQL，R，Python。其中Python凭借其全面性，易读性以及与其他系统的沟通能力成为最常使用的语言。
3. 学会Python能帮到你什么？
  • 拥有数据分析/挖掘/处理的硬技能将会成为你简历上的黄金招牌
  1. 金融领域，Python不但在用，用的最多，而且重要性逐年提高：
  2. JPMorgan、BoA等，不管是做Core Strategist(Desk Quant)或是中台后台都是需要工作人员具备Python技能做数据分析；
  3. 互联网公司，Google、Youtube、腾讯等都需要大量Python Developer人才；
  4. 非科技类的传统行业公司（保险，医疗等）也需要Python人才来处理大数据。
创业者最得力的助手：正是因为Python的全能性——可一个人完成一个产品模型，对于创业者的技术方面要求减轻了很多压力。以下大型网站都是用Python开发的： 
  1. 国内：豆瓣、网易、腾讯…

  2. 国际：Google、YouTube、Quora(美版知乎)、Yelp(美版大众点评)…
正在美国打拼的大家或许都会有一个共同的感受：相比起和人打交道的工作，大部分中国留学生若擅长计算机编程、数据分析等硬技能，会更易找到工作、获得Sponsor或自主创业。
「北美职通卡」重磅推出
【硬技能助你求职之Python课程】
02
课程三问
1. 什么背景的人适合听此门课？
  • 金融背景的小伙伴：想掌握一门编程技能做数据处理、数据分析。助力在北美求职/转行/升职！！
  • 我是计算机/数学等专业背景，想跟从北美顶尖导师学习课本中学不到的，掌握多一门语言编程技能，助我北美求职/转行/升职。
  • 任何专业背景，想跟从北美顶尖导师学习掌握一门编程硬技能，丰富我的简历/解锁新技能/增加职场竞争力
2. 听完这门课我能收获什么？
  • 解锁python编程，通过六次的课程完成一个data science project，大胆写入简历;
  • 面试更自信：学习python同时也了解了行业工作方式和特点；
  • 内推机会：课程中表现优秀的同学，我们可以帮你找导师要内推！
3. 课程模块设计：
模块 1:行业背景
1. 对你的Python学习之路有学习规划
2. 了解Python相关的就业情况
模块 2: 基础知识
1. 掌握Python基本知识
2. 学会利用Python框架解决复杂问题
模块 3: 案例实战
1. 汇总和计算描述，有效数据提取
2. 清理、转换、合并，全方位数据处理
3. 数据可视化实例分析，架构成为data scientist的必备技能
03
导师三问
简
介
Alex got his master degree in industrial engineering at Penn State University and started to work as a data scientist in the insurance and technology industries. At Amazon, he works on a variety of data related areas including machine learning, statistical analysis, business intelligence, and product development. His work is to improve Amazon’s fulfillment and delivery network performance from the data science perspective.
1.  作为数据分析师，您在Amazon具体工作中的职责中python的应用是否广泛？ 
我的工作职责是根据business要求进行数据分析，数据建模。其中包括的环节有数据收集，处理，建模，可视化。Python在每一个步骤都非常重要。一个成熟的Data scientist几乎可以依赖python进行所有工作。
2. 在您进入Amazon的面试中，针对python的面试是怎样的？ 是否有什么困难？你是如何准备的？
Python面试主要集中在逻辑的考察，通过函数，循环等完成任务。困难在于要对python的语言足够熟悉并且了解各个模块的特点，继而写出有效简洁的代码。 解决困难的方式：在日常工作学习中多使用python，参考网上试题进行练习，时常思考更好的方法解决相同问题。
3. 您在面试其他候选人的过程中，是否发现了什么普遍性的问题？ 对于候选人普遍存在的问题，您是否有建议或可以提供解决办法？
  • 存在的问题：
    1.技术水平不过关。Data scientist属于技术类岗位，技术水平是最基本的要求。
    2.回答内容空泛。对于面试的问题不能结合自己的实例进行阐述，过多的空话套话。
  • 解决的方案：
    1.花尽可能多的时间巩固专业知识。总结面试问题，找出自己的弱项。
    2.对于常见问题要有所准备，多做练习，提高回答的逻辑性和可信度。
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12月1日 美东时间晚8点
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END
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